{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "id": "95a47232-c8d3-4e67-a384-603955214c40",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "prompt=\"\"\"\n",
    "# b任务描述\n",
    "TLS检索分析语句是一种类似于SQL的日志查询语言，可以用来检索和分析日志。你的任务是给定一个用户问题，生成回答该问题的TLS语句（即 Text-to-TLS); 或者是给定TLS语句，用中文解释该TLS语句的用处（即 TLS-to-Text)，请根据用户问题中指定的任务做出回答。\n",
    "\n",
    "# TLS语法\n",
    "检索分析语句由检索条件和 SQL分析语句两部分构成，两者通过英文竖线（|）分割，表示在检索条件筛选过的数据中进行分析与计算。例如\n",
    "\n",
    "```tls\n",
    "<检索条件> | <SQL分析语句>\n",
    "```\n",
    "其中，\n",
    "- 检索条件：用于指定筛选规则，表示在检索条件筛选过的数据中进行分析与计算。日志检索必须符合查询语法，支持全文检索和键值检索，查询精度分为精确查询和模糊查询，也可以指定为空格或星号（*）表示全量数据，即无筛选条件。\n",
    "- SQL 分析语句：用于指定查询结果的分析和计算方式。支持多种 SQL 函数和 SQL 语法。当不需要对筛选日志进行分析时，则SQL 分析语句可以被省略。\n",
    "\n",
    "下面，我们分别描述检索语法和SQL分析语法。\n",
    "\n",
    "## 检索语法\n",
    "### 检索方式\n",
    "日志服务支持两种不同类型的检索方式，分别对应两种不同的检索语法\n",
    "\n",
    "- 全文检索: 输入的检索条件仅为关键词，而没有指定日志字段名，语法形式为 `<keyword>`。日志服务会对所有日志字段进行检索，匹配关键词。例如，检索条件 `ERROR` 将会筛选所有包含关键词 ERROR 的日志。\n",
    "- 键值检索: 输入的检索条件包含字段名和对字段值的筛选条件，语法形式为 `<key>: <value>`。日志服务会仅对该字段的内容进行检索，筛选出满足筛选条件的日志。例如，检索条件 `status:500` 将会筛选出所有 status 字段值为500的日志。\n",
    "\n",
    "### 字符串匹配\n",
    "- 如果要查询包含某个关键词的日志，我们可以直接通过完整的关键词进行全文检索或键值检索来匹配日志，例如 `ERROR` 或者 `level:ERROR`。\n",
    "- 如果关键词不包含空格，引号可以加也可以不加，例如`ERROR` 和 `\"ERROR\"`都是正确的语法， 在你生成的TLS语句里建议尽量加上引号以增强可读性。但是如果查询的关键词里包含空格，那么我们必须用双引号或者单引号，把关键词当成一个整体来检索。例如，`\"ERROR WARNING\"`将会搜索包含关键词 \"ERROR WARNING\" 的日志，此时 \"ERROR WARNING\"是作为一个整体进行搜索。\n",
    "- 如果多个关键词直接用空格隔开，且没有引号括起来作为整体，将被视作多个条件用 \"AND\" 逻辑连接。例如，`ERROR WARNING` 将会搜索同时包含 \"ERROR\" 和 \"WARNING\" 的日志。与之相比，`\"ERROR WARNING\"`由于有引号，则是一个检索条件，即 \"ERROR WARNING\" 整体作为关键词搜索。\n",
    "- 我们可以在关键字的中间或末尾加上通配符星号（*）或问号（?），进行模糊查询。星号代表任意字符（可以是0个、1个、多个），而问号代表一个字符。例如，`cn*` 或 `\\'cn*\\'`将会匹配所有以 \"cn\" 开头的字符串，例如，cn, cn1, cn23；`TopicId:6d?78` 或 `TopicId:\\'6d?78\\'` 将会检索所有 TopicId 为 6dx78 的日志，其中 x 可以为任意字符，例如 6da78, 6d178。\n",
    "- 注意星号（*）或问号（?）只能出现在关键词的中间或末尾，不能放在词的开头。对于键值检索，模糊查询只对 text 类型的索引有效，而不能被用于数字类型(long, double)。\n",
    "- 特别注意模糊查询时，如果需要使用引号，请使用单引号括起来，例如 `\\'cn*\\'`。如果使用双引号，将会被视作精确查询，例如 `\"cn*\"`将会搜索包含关键词 \"cn*\" 的日志而非以cn开头的日志。\n",
    "\n",
    "### 对比操作符\n",
    "对于数字类型索引字段的键值检索，我们可以用以下逻辑操作符来指定筛选条件。\n",
    "- =：如果字段值等于指定值，则 = 操作符的结果为真。这也和直接用\":\"等价。例如，`status:=500` 将筛选status字段值等于500的日志，这等同于 `status:500`。\n",
    "- >：如果字段值大于指定值，则 > 操作符的结果为真。例如，`status:>500` 将筛选status字段值大于500的日志。\n",
    "- <：如果字段值小于指定值，则 < 操作符的结果为真。\n",
    "- >=：如果字段值大于或等于指定值，则 >= 操作符的结果为真。\n",
    "- <=：如果字段值小于或等于指定值，则 <= 操作符的结果为真。\n",
    "- TO：如果字段值在指定范围内，则 TO 操作符的结果为真。可以使用 `[min TO max]` 指定包含边界的范围，使用 `{min TO max}` 指定不包含边界的范围。例如，`status:[400 TO 500]` 将筛选status字段值在400到500之间（包括400和500）的日志。`status:{400 TO 500]` 将筛选status字段值在 400 到500之间（不包括400但包括500）的日志。\n",
    "\n",
    "### 逻辑操作符\n",
    "我们可以使用下面的逻辑运算符将多个条件组合成更复杂的条件，这些运算符不区分大小写。\n",
    "- AND：如果所有条件都为真，则 AND 运算符的结果为真。例如，`status:500 AND level:ERROR` 将筛选 status 字段值为 500 且 level 字段值包含\"ERROR\"的日志。AND 运算符也可以省略为空格，例如，`status:500 level:ERROR` 也是有效的，但不推荐这样使用。\n",
    "- OR：如果任一条件为真，则 OR 运算符的结果为真。例如，`status:500 OR level:ERROR` 将筛选 status 字段值为 500 或 level 字段值包含\"ERROR\"的日志。\n",
    "- NOT：如果条件为假，则 NOT 运算符的结果为真。例如，`NOT status:500` 将排除status 字段值为 500 的日志。\n",
    "\n",
    "逻辑运算符可以嵌套使用，需要用括号表明嵌套关系和优先级。例如，`status:500 AND (level:\"ERROR\" OR level:\"WARN\")` 将筛选 status 字段值为 500 且 level 字段值包含\"ERROR\"或\"WARN\"的日志。\n",
    "*注意*：逻辑运算符仅可用于连接多个检索条件，但不可以用于直接连接多个键值。例如，要筛选status键值为500或400的日志，`status:500 AND 400` 是错误的，因为这里400前没有字段名会被当做全文检索条件，这条语句会筛选status键值为500，同时全文包含400的日志。正确的语句应该是 `status:500 AND status:400`。\n",
    "\n",
    "### 转义字符\n",
    "在检索条件中使用转义字符反斜杠 \\\\ 来保留特殊字符（+ - = & | > < ! ( ) { } [ ] ^ \"\" ~ * ? : \\\\ /）。例如，`__path__:\\\\/images\\\\/log` 将搜索路径值为 /images/log 的日志。由于路径包含特殊字符\"/\"，我们需要用转义字符来转义它。但是对于正则表达式中的特殊字符（例如 \\'\\\\d\\', \\'\\\\w\\')，不要进行转义。\n",
    "\n",
    "## SQL分析语句语法\n",
    "SQL分析语句的语法与通用 SQL 语法非常相似，日志索引字段（类似于表中的列）可以像在通用 SQL SELECT 子句中一样被选择、聚合或查询。但是有以下不同点：\n",
    "- SQL 语句要查询的表（即日志记录）正是符合检索条件的日志记录。因此，与通用 SQL 语法不同，TLS中的SQL分析语句中通常不需要使用 FROM 子句来指定查询表。嵌套查询的最内层除外，即在嵌套子查询中，SELECT 语句中必须指定 FROM 子句。 例如：`status:200 | SELECT COUNT(*) AS PV` 统计status字段值为200的日志数量。\n",
    "- SQL 分析语句不区分大小写，也不需要在分析语句末尾加半角分号（;）表示语句结束。\n",
    "- 在分析语句中，需要使用单引号（\\'\\'）包裹代表字符串的字符，无符号包裹或被双引号（\"\"）包裹的字符为字段名或列名。例如\\'time\\' 代表字符串，time 或 \"time\" 代表字段名或列名。\n",
    "\n",
    "## SQL 函数\n",
    "除了通用SQL函数外，以下函数可能也会被用到，*注意这些函数仅可用在SQL分析语句里，不可以在检索条件里使用*。\n",
    "### CEIL\n",
    "- 描述: CEIL 函数用于对值进行向上取整数。CEIL 函数与 CEILING 函数相同。\n",
    "- 语法: CEIL(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为tinyint、smallint、integer、real、bigint、double、decimal类型。*KEY值为正数，则朝远离0的方向取整。*KEY值为负数，则朝向0的方向取整。\n",
    "- 输出: 返回值与参数值的类型一致。\n",
    "- 示例: 对 ReqTime 字段的值进行向上取整数。 SQL分析语句: SELECT ceil(ReqTime) AS ReqTime\n",
    "\n",
    "### WINDOW_FUNNEL\n",
    "- 描述: 窗口漏斗函数用于在滑动的时间窗口中搜索事件链并计算事件链中发生的最大连续的事件数。根据您定义的事件链，从第一个事件开始匹配，依次做有序最长的匹配，返回最大连续事件数。\n",
    "- 语法 0: WINDOW_FUNNEL(sliding_window, timestamp, event_id, array[event_list01, event_list02...]): 在滑动的时间窗口中搜索事件链并计算事件链中发生的最大连续的事件数。数据中已定义事件列（event_id）时，您可选择该语法。\n",
    "- 语法 1: WINDOW_FUNNEL(sliding_window, timestamp, array[event_id=event_list01, event_id=event_list02...]):在滑动的时间窗口中搜索事件链并计算事件链中发生的最大连续的事件数。\n",
    "- 参数 sliding_window: 滑动的时间窗口，单位为秒。参数值为Bigint类型。\n",
    "- 参数 timestamp: 时间戳，单位为秒。参数值为bigint类型。推荐使用日志服务内置的时间字段time。\n",
    "- 参数 event_id: 日志字段，该字段值表示事件，例如：A、B、C。参数值为varchar类型。\n",
    "- 参数 event_list: 自定义的事件链，最多支持32个事件。参数值为array类型。例如：ARRAY[\\'A\\', \\'B\\', \\'C\\'], ARRAY[event_id=\\'A\\', event_id=\\'B\\', event_id=\\'C\\']\n",
    "- 输出: 返回值为 Bigint 类型。\n",
    "- 示例: 根据user_key进行分组，查询每个user前进的最多连续stage数。 SQL分析语句: SELECT user_key, WINDOW_FUNNEL(86400,time/1000,ARRAY [stage_key=\\'stage1\\', stage_key=\\'stage2\\',stage_key=\\'stage3\\']) AS levels GROUP BY user_key ORDER BY user_key\n",
    "- 示例: 根据 user_key 进行分组，查询每个user前进的最多连续stage数。 SQL分析语句: SELECT user_key, WINDOW_FUNNEL(86400,time/1000,stage_key, ARRAY [\\'stage1\\', \\'stage2\\', \\'stage3\\']) AS levels GROUP BY user_key ORDER BY user_key\n",
    "\n",
    "### DOW\n",
    "- 描述: DOW 函数用于提取日期和时间中的天数，以星期为周期。DOW 函数等同于 DAY_OF_WEEK 函数。\n",
    "- 语法: DOW(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Timestamp、Date类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Bigint 类型。\n",
    "- 示例: 使用 CURRENT_DATE 函数获取当前日期，然后使用 DOW 函数提取当前日期为本周的第几天。 SQL分析语句: SELECT CURRENT_DATE, DOW(CURRENT_DATE)\n",
    "\n",
    "### YOW\n",
    "- 描述: YOW 函数用于返回目标日期在 ISO 周日历中的年份。YOW 函数等同于 YEAR_OF_WEEK 函数。\n",
    "- 语法: YOW(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Timestamp、Date类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Bigint 类型。\n",
    "- 示例: 使用 CURRENT_TIMESTAMP 函数获取当前日期和时间，然后使用 YOW 函数返回当前日期在 ISO 周日历中的年份。 SQL分析语句: SELECT CURRENT_TIMESTAMP, YOW(CURRENT_TIMESTAMP)\n",
    "\n",
    "### TANH\n",
    "- 描述: TANH 函数用于计算目标值的双曲正切。\n",
    "- 语法: TANH(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Double类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算 60° 的双曲正切。 SQL分析语句: SELECT TANH(pi()/3)\n",
    "\n",
    "### DOY\n",
    "- 描述: DOY 函数用于提取日期和时间中的天数，以年为周期。DOY 函数等同于 DAY_OF_YEAR 函数。\n",
    "- 语法: DOY(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Timestamp、Date类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Bigint 类型。\n",
    "- 示例: 使用 CURRENT_DATE 函数获取当前日期，然后使用 DOY 函数提取当前日期为本年的第几天。 SQL分析语句: SELECT CURRENT_DATE, DOY(CURRENT_DATE)\n",
    "\n",
    "### KURTOSIS\n",
    "- 描述: KURTOSIS 函数用于计算一组值的峰度。\n",
    "- 语法: KURTOSIS(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 日志字段、表达式，其值为Double、Bigint数据类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算 status 字段值的峰度。 SQL分析语句: SELECT KURTOSIS(status)\n",
    "\n",
    "### ATAN\n",
    "- 描述: ATAN 函数用于计算值的反正切。\n",
    "- 语法: ATAN(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Double类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算45°角的反正切。 SQL分析语句: SELECT ATAN(pi()/4)\n",
    "\n",
    "### CARDINALITY\n",
    "- 描述: CARDINALITY 函数用于统计数组元素的个数。\n",
    "- 语法: CARDINALITY(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Array类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Bigint 类型。\n",
    "- 示例: 计算 test_text 字段值中元素的个数。 SQL分析语句: SELECT CARDINALITY(CAST(JSON_PARSE(test_text) as ARRAY(bigint)))\n",
    "\n",
    "### POWER\n",
    "- 描述: POWER 函数计算目标值的 y 次幂。\n",
    "- 语法: POWER(KEY, y)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Double类型。\n",
    "- 参数 y: 值为Double类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算 ReqSize 字段值的 3 次幂。 SQL分析语句: SELECT POWER(ReqSize, 3)\n",
    "\n",
    "### CAST\n",
    "- 描述: CAST 函数用于转换 KEY 的数据类型。使用 CAST 函数转换数据类型时，如果某个值转换失败，将终止整个检索分析操作。\n",
    "- 语法: CAST(KEY AS type)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，值为任意数据类型。\n",
    "- 参数 type: SQL数据类型，可选值为bigint、varchar、double、boolean、timestamp、decimal、array或map。例如CAST(JSON_PARSE(KEY) AS array(varchar))。索引数据类型和SQL数据类型的映射关系 (索引 -> SQL) long -> bigint, text -> varchar, double -> double, json -> json\n",
    "- 输出: 返回值数据类型与 ** type 参数一致。\n",
    "- 示例: 将 child_type 字段值转换为 MAP(varchar, varchar)  类型。 SQL分析语句: SELECT CAST(JSON_PARSE(child_type) AS MAP(varchar, varchar))\n",
    "\n",
    "### COSH\n",
    "- 描述: COSH 函数用于计算值的双曲余弦。\n",
    "- 语法: COSH(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Double类型。\n",
    "- 输出: 返回值与 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算 60° 角的双曲余弦。 SQL分析语句: SELECT cosh(pi()/3)\n",
    "\n",
    "### CBRT\n",
    "- 描述: CBRT 函数用于计算值的立方根。\n",
    "- 语法: CBRT(KEY)\n",
    "- 参数 x: 字段、表达式，其值为Double类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算 64 的立方根。 SQL分析语句: SELECT CBRT(64)\n",
    "\n",
    "### LN\n",
    "- 描述: LN 函数用于计算值的自然对数。\n",
    "- 语法: LN(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，值为Double类型，取值需大于0。\n",
    "- 输出: 返回值为double类型。\n",
    "- 示例: 计算 5 的自然对数。 SQL分析语句: SELECT LN(5)\n",
    "\n",
    "### ASIN\n",
    "- 描述: ASIN 函数用于计算值的反正弦。\n",
    "- 语法: ASIN(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Double类型，取值范围为[-1,1]，如果超出[-1,1]，则返回NaN。\n",
    "- 输出: 返回值为 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算 45° 角的反正弦。 SQL分析语句: SELECT asin(pi()/4)\n",
    "\n",
    "### EXP\n",
    "- 描述: EXP 函数用于计算自然底数 e 的 x 次幂。\n",
    "- 语法: EXP(x)\n",
    "- 参数 x: 值为Double类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算自然底数 e 的 4 次幂。 SQL分析语句: SELECT EXP(4)\n",
    "\n",
    "### JSON_EXTRACT\n",
    "- 描述: JSON_EXTRACT 函数用于从 JSON 对象或 JSON 数组中提取一组 JSON 值（数组或对象）。\n",
    "如果分析非法的 JSON 类型，JSON_EXTRACT 函数将报错，建议您使用 JSON_EXTRACT_SCALAR 函数。\n",
    "- 语法: JSON_EXTRACT(x, json_path)\n",
    "- 参数 x: 参数值为JSON对象或JSON数组。\n",
    "- 参数 json_path: JSON路径，格式为 $.store.book[0].title。\n",
    "- 输出: 返回值为 String 类型。\n",
    "- 示例: 获取 JSON 类型字符串 \\'[{\"SIZE\":100},{\"STATUS\":200}]\\' 中 SIZE 字段的值。 SQL分析语句: SELECT JSON_EXTRACT(\\'[{\"SIZE\":100},{\"STATUS\":200}}]\\', \\'$.0.SIZE\\')\n",
    "\n",
    "### TAN\n",
    "- 描述: TAN 函数用于计算目标值的正切。\n",
    "- 语法: TAN(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Double类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算 tan60° 角的正切。 SQL分析语句: SELECT TAN(pi()/3)\n",
    "\n",
    "### MAX\n",
    "- 描述: MAX 函数用于查询一组值中的最大值。\n",
    "- 语法: MAX(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 日志字段、表达式，其值为任意数据类型。\n",
    "- 输出: 返回值与参数值的数据类型一致。\n",
    "- 示例: 查询请求时间的最大值。 SQL分析语句: SELECT MAX(ReqTime) AS max_reqtime\n",
    "\n",
    "### ROUND\n",
    "- 描述: ROUND 函数用于对目标值进行四舍五入。\n",
    "- 语法: ROUND(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Tinyint、Smallint、Integer或Bigint类型。\n",
    "- 参数 n: 数字精度，即小数部分的位数。\n",
    "- 输出: 返回值与参数值的数据类型一致。\n",
    "- 示例: 计算 ReqSize 字段值的平方根，再进行四舍五入取整数。 SQL分析语句: SELECT ROUND(SQRT(ReqSize))\n",
    "- 示例: 计算今天与昨天的访问量比值，并保留 4 位小数。 SQL分析语句: SELECT diff [1] AS today, diff [2] AS yesterday, ROUND(diff [3],4) FROM ( SELECT COMPARE(PV, 86400) AS diff FROM ( SELECT COUNT(*) AS PV ) )\n",
    "\n",
    "### LOG\n",
    "- 描述: LOG 函数用于目标值的自然对数。\n",
    "- 语法: LOG(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Double类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算 ReqSize 字段值的自然对数。 SQL分析语句: SELECT LOG(ReqSize)\n",
    "\n",
    "### ACOS\n",
    "- 描述: ACOS 函数用于计算值的反余弦。\n",
    "- 语法: ACOS(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Double类型，取值范围为[-1,1]，如果超出[-1,1]，则返回NaN。\n",
    "- 输出: 返回值为 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算 45° 角的反余弦。 SQL分析语句: SELECT ACOS(pi()/4)\n",
    "\n",
    "### ABS\n",
    "- 描述: ABS 函数用于计算目标值的绝对值。\n",
    "- 语法: ABS(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Smallint、Integer、Real、Tinyint、Bigint、Double、Decimal类型。\n",
    "- 输出: 返回值与参数值的类型一致。\n",
    "- 示例: 计算 RespSize 字段值的绝对值。 SQL分析语句: SELECT abs(RespSize)\n",
    "\n",
    "### QUARTER\n",
    "- 描述: QUARTER 函数用于返回日期所在季度。\n",
    "- 语法: QUARTER(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Timestamp、Date类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Bigint 类型，例如 1 表示第一个季度。\n",
    "- 示例: 使用 CURRENT_TIMESTAMP 函数获取当前日期和时间，然后使用 QUARTER 函数计算当前日期所在季度。 SQL分析语句: SELECT CURRENT_TIMESTAMP, QUARTER(CURRENT_TIMESTAMP)\n",
    "\n",
    "### SIN\n",
    "- 描述: SIN 函数用于计算目标值的正弦。\n",
    "- 语法: SIN(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Double类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算 60° 角的正弦。 SQL分析语句: SELECT SIN(pi()/3)\n",
    "\n",
    "### PI\n",
    "- 描述: PI 函数用于返回 π 值，精确到小数点后 15 位。\n",
    "- 语法: PI()\n",
    "- 输出: 返回值为 Double类型。\n",
    "- 示例: 返回 π 值，精确到小数点后 15 位。 SQL分析语句: SELECT PI()\n",
    "\n",
    "### WEEK\n",
    "- 描述: WEEK 函数用于计算目标日期是在一年中的第几周。WEEK 函数等同于 WEEK_OF_YEAR 函数。\n",
    "- 语法: WEEK(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Timestamp、Date类型。\n",
    "- 输出: 返回值为 Bigint 类型。\n",
    "- 示例: 使用 CURRENT_TIMESTAMP 函数获取当前日期和时间，然后使用 WEEK 函数计算当前日期是一年中的第几周。 SQL分析语句: SELECT CURRENT_TIMESTAMP, WEEK(CURRENT_TIMESTAMP)\n",
    "\n",
    "### BAR\n",
    "- 描述: BAR 函数用于绘制一条 ANSI 条形图。\n",
    "- 语法 0: BAR(x, width): 绘制一条起始颜色为红色，结束颜色为绿色的 ANSI 条形图，其中 width 定义了整条 ANSI 条形图的宽度，然后通过 x 截取并返还其中一段条形图。\n",
    "- 语法 1: BAR(x, width, low_color, high_color): 绘制一条起始颜色和结束颜色为自定义颜色的 ANSI 条形图，其中 width 定义了整条 ANSI 条形图的宽度，然后通过 x 截取并返还其中一段条形图。\n",
    "- 参数 x: 用于指定返回的条形图占整条ANSI条形图的比例。参数值为Double类型，取值范围为[0,1]。\n",
    "- 参数 width: ANSI条形图的宽度。\n",
    "- 参数 low_color: 起始颜色的RGB值。\n",
    "- 参数 high_color: 结束颜色的 RGB 值。。\n",
    "- 输出: 返回值为 Varchar 类型。\n",
    "- 示例: 绘制一个占比 50% 的 ANSI 条形图。 SQL分析语句: SELECT BAR(0.5, 100)\n",
    "\n",
    "### COS\n",
    "- 描述: COS 函数用于计算值的余弦。\n",
    "- 语法: COS(KEY)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Double类型。\n",
    "- 输出: 返回值与 Double 类型。\n",
    "- 示例: 计算 60° 角的余弦。 SQL分析语句: SELECT COS(pi()/3)\n",
    "\n",
    "### SLICE\n",
    "- 描述: SLICE 函数用于获取数组的子集。\n",
    "- 语法: SLICE(KEY, start, length)\n",
    "- 参数 KEY: 字段、表达式，其值为Array类型。\n",
    "- 参数 start: 指定索引开始的位置。*如果start**为负数，则从末尾开始。*如果start**为正数，则从头部开始。\n",
    "- 参数 length: 指定子集中元素的个数。\n",
    "- 输出: 返回值为 Array 类型。\n",
    "- 示例: 返回数组 [99,87,16,43,25] 的子集，从第 2 个元素开始返回，子集元素个数为 3。 SQL分析语句: SELECT SLICE(array[99,87,16,43,25],2,3)\n",
    "\n",
    "## 重要\n",
    "检索语句和SQL分析语句的WHERE子句都可以用来筛选日志，检索语句功能简单但是效率高，SQL语句功能更多但是效率低。\n",
    "- 如果仅仅需要通过包含关键词或者简单比较字段值筛选日志，我们既可以使用检索语句，也可以使用SQL分析语句的WHERE子句，但是由于检索语句效率更高，因此在这种情况下，请尽量使用检索语句完成。\n",
    "- 对于涉及复杂操作的筛选条件，例如需要使用SQL函数对字段进行处理，或者需要判断字段值是否为NULL等等，检索语句不支持这些操作，只能使用SQL分析语句完成。\n",
    "\n",
    "\n",
    "# 输出要求\n",
    "* 下面用户将输入一个问题，你的任务是生成回答该问题的TLS语句（即 Text-to-TLS); 或者是给定TLS语句，用中文解释该TLS语句的用处（即 TLS-to-Text，请根据用户问题中指定的任务做出回答。\n",
    "* 对于 Text-to-TLS 的情况，首先返回 TLS 语句，然后用中文一步一步详细解释生成TLS语句每个部分的作用。请用下面的格式生成你的回答：\n",
    "```tls\n",
    "<YOUR TLS QUERY>\n",
    "```\n",
    "语句解释：\n",
    "<DETAILED EXPLANATION IN CHINESE>\n",
    "* 对于 TLS-to-Text 的情况，首先概括描述这个TLS语句是做什么的，然后一步一步详细解释TLS语句每个部分的作用。请用下面的格式生成你的回答：\n",
    "<SUMMARY IN CHINESE>\n",
    "语句解释：\n",
    "<DETAILED EXPLANATION IN CHINESE>\n",
    "* 在回答中，TLS 的详细解释需要一步一步反映你的推理过程。具体解释 TLS 语句每个部分（每个子句，每个操作符等等）的作用，并解释他们是如何一步一步的回答问题的。\n",
    "* 请用 Markdown 列表来组织 TLS 每一步的解释，并按照下面的格式生成 TLS 的详细解释：\n",
    "- <what is done in the 1st step>\n",
    "`<tls used in this step>`\n",
    "- <what is done in the 2nd step>\n",
    "`<tls used in this step>`\n",
    "- <what is done in the 3rd step>\n",
    "`<tls used in this step>`...\n",
    "* 在解释中，如果需要引用TLS语句，请把语句用单反引号括起来，即`<part of TLS>`。\n",
    "* 解释要尽可能的简要，限制在100字以内。\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "# 索引字段\n",
    "下面是日志的索引字段信息，请确保检索条件和SQL分析语句中仅涉及以下列出的索引字段，并保证字段名准确，不要拼错和更改字段名，包括大小写，更不要随意编造不存在的字段名。\n",
    "字段名: __raw__ | 类型: text | 描述: 原始的日志数据\n",
    "字段名: __tag____client_ip__ | 类型: text | 描述: 日志来源设备的公网 IP 地址\n",
    "字段名: __tag____receive_time__ | 类型: text | 描述: 日志达到服务端的时间\n",
    "字段名: __time__ | 类型: long | 描述: 向日志服务写入日志数据时指定的日志时间\n",
    "字段名: __content__ | 类型: text | 描述: 原始的日志数据\n",
    "字段名: __path__ | 类型: text | 描述: 日志的源文件目录与文件名\n",
    "字段名: __source__ | 类型: text | 描述: 日志源服务器的 IP 地址\n",
    "字段名: __image_name__ | 类型: text | 描述: 原始的日志数据\n",
    "字段名: __container_name__ | 类型: text | 描述: 容器名称\n",
    "字段名: __container_ip__ | 类型: text | 描述: 容器或 Pod 的 IP 地址\n",
    "字段名: __container_source__ | 类型: text | 描述: 数据源类型，即 stdout 或 stderr\n",
    "字段名: __pod_ip__ | 类型: text | 描述: Pod 的 IP 地址\n",
    "字段名: __pod_name__ | 类型: text | 描述: Pod 名称\n",
    "字段名: __pod_uid__ | 类型: text | 描述: Pod 的唯一标识\n",
    "字段名: __node_ip__ | 类型: text | 描述: Pod 所属的 Node 的 IP 地址\n",
    "字段名: __node_name__ | 类型: text | 描述: Pod 所属的 Node 的名称\n",
    "字段名: __namespace__ | 类型: text | 描述: Pod 所属的 Namespace\n",
    "字段名: __task_id__ | 类型: text | 描述: 定时 SQL 分析任务的 ID\n",
    "字段名: __process_id__ | 类型: text | 描述: 定时 SQL 分析任务中执行此调度计算的实例 ID\n",
    "字段名: __process_start_time__ | 类型: long | 描述: 定时 SQL 分析任务的 SQL 时间窗口开始时间\n",
    "字段名: __process_end_time__ | 类型: long | 描述: 定时 SQL 分析任务的 SQL 时间窗口结束时间\n",
    "字段名: __process_time__ | 类型: long | 描述: 实例的调度时间\n",
    "字段名: __schedule_time__ | 类型: long | 描述: 实例的执行时间\n",
    "\n",
    "# 提示\n",
    "- 如果不需要进行SQL分析，那么生成的语句中可以仅有检索语句而省略SQL分析语句。即如果SQL语句为 `SELECT *`, 可以省略以简化语句。\n",
    "- 请确保键值检索和SQL分析语句中仅涉及给定的索引字段，不要随意编造字段，不要拼错和更改字段名，并注意字段的大小写。即只能使用下列字段: [\\'__raw__\\', \\'__tag____client_ip__\\', \\'__tag____receive_time__\\', \\'__time__\\', \\'__content__\\', \\'__path__\\', \\'__source__\\', \\'__image_name__\\', \\'__container_name__\\', \\'__container_ip__\\', \\'__container_source__\\', \\'__pod_ip__\\', \\'__pod_name__\\', \\'__pod_uid__\\', \\'__node_ip__\\', \\'__node_name__\\', \\'__namespace__\\', \\'__task_id__\\', \\'__process_id__\\', \\'__process_start_time__\\', \\'__process_end_time__\\', \\'__process_time__\\', \\'__schedule_time__\\']。\n",
    "- 如果用户的问题中，检索条件没有指定具体的字段，请使用全文检索直接使用关键词，请不要随意为其指定键值。例如，\"查询包含 ERROR 的日志\"，可以当作是要求进行全文检索关键词 ERROR，而查询<字段名>包含 ERROR 的日志，才可以进行键值检索。\n",
    "\n",
    "# 输入问题\n",
    "请根据以下问题生成TLS语句:  * | SELECT COUNT(*) AS slacount FROM (SELECT account_id AS `主账号 id`, event_time AS `上报时间`, sli_time AS `sla 时间`, sli_key AS `sla 指标`, unique_key AS `接口名` FROM (SELECT account_id, MIN(report_type) = -1 AS fail, DATE_FORMAT(MAX(event_time) * 1000, \\'Y-MM-dd H:mm:ss\\' ) AS event_time, DATE_FORMAT(sli_time * 1000, \\'Y-MM-dd H:mm:ss\\' ) AS sli_time, sli_key, unique_key FROM (SELECT account_id, MAX(event_time) AS event_time, sli_time, sli_key, unique_key, MAX(report_type) AS report_type WHERE sli_key = \\'addTask_success_rate\\' AND report_type <> 0 AND (account_id = 2000001066 OR account_id = 2100420468 OR account_id <> 2100428166) GROUP BY account_id, sli_key, sli_time, unique_key HAVING COUNT(unique_key) > 1) GROUP BY account_id, sli_key, sli_time, unique_key ORDER BY account_id, sli_time desc) WHERE fail = true)\n",
    "\n",
    "# 回答\n",
    "\"\"\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "id": "baba8584-ad55-4ef9-8a29-2ebc801f7856",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Status code: 200\n",
      "=== Response Headers ===\n",
      "Target Pod: 192.168.0.47:8000\n",
      "Request ID: ce9b9978-1645-4a6c-8f75-51891e9dbc4a\n",
      "========================\n",
      "\n",
      "=== Streamed Content ===\n",
      "\n",
      "TTFT: 1.583s\n",
      "\n",
      "首先，我需要理解用户的问题是什么。用户提供了一个复杂的SQL查询，并希望将其转换为TLS语句。TLS语句分为检索条件和SQL分析语句两部分，通过竖线分隔。\n",
      "\n",
      "用户的SQL查询主要是统计在特定条件下失败的日志记录数量。首先，我需要提取其中的关键字段和筛选条件。\n",
      "\n",
      "在检索条件部分，我需要指定筛选规则。根据用户的SQL查询，sli_key被筛选为'addTask_success_rate'，report_type不等于0。此外，account_id有特定的值或不等于某个值。这些条件可以转化为检索条件。\n",
      "\n",
      "接下来，SQL分析语句部分需要统计满足条件的日志数量。用户使用了COUNT(*)函数，并通过子查询和WHERE子句进行过滤。因此，TLS语句中的SQL分析部分应包含SELECT COUNT(*) AS slacount FROM子查询的结果。\n",
      "\n",
      "最后，将检索条件和SQL分析语句结合起来，使用竖线分隔，形成完整的TLS语句。\n",
      "\n",
      "在解释部分，我需要详细说明每个部分的作用，确保读者能够理解TLS语句的功能和结构。\n",
      "</think>\n",
      "\n",
      "```tls\n",
      "sli_key:'addTask_success_rate' AND report_type <> 0 AND (account_id = 2000001066 OR account_id = 2100420468 OR account_id <> 2100428166) | SELECT COUNT(*) AS slacount FROM (SELECT account_id AS `主账号 id`, event_time AS `上报时间`, sli_time AS `sla 时间`, sli_key AS `sla 指标`, unique_key AS `接口名` FROM (SELECT account_id, MAX(event_time) AS event_time, sli_time, sli_key, unique_key, MAX(report_type) AS report_type WHERE sli_key = 'addTask_success_rate' AND report_type <> 0 AND (account_id = 2000001066 OR account_id = 2100420468 OR account_id <> 2100428166) GROUP BY account_id, sli_key, sli_time, unique_key HAVING COUNT(unique_key) > 1) GROUP BY account_id, sli_key, sli_time, unique_key ORDER BY account_id, sli_time desc) WHERE fail = true)\n",
      "```\n",
      "\n",
      "### 语句解释：\n",
      "1. **检索条件**:\n",
      "   - `sli_key:'addTask_success_rate'`：筛选sli_key字段值为'addTask_success_rate'。\n",
      "   - `report_type <> 0`：筛选report_type字段值不等于0。\n",
      "   - `(account_id = 2000001066 OR account_id = 2100420468 OR account_id <> 2100428166)`：筛选account_id字段值为2000001066、2100420468或不等于2100428166。\n",
      "\n",
      "2. **SQL分析语句**:\n",
      "   - `SELECT COUNT(*) AS slacount`：统计满足上述条件的日志记录数量，并将结果命名为`slacount`。\n",
      "   - `FROM (SELECT account_id, MAX(event_time) AS event_time, sli_time, sli_key, unique_key, MAX(report_type) AS report_type WHERE sli_key = 'addTask_success_rate' AND report_type <> 0 AND (account_id = 2000001066 OR account_id = 2100420468 OR account_id <> 2100428166) GROUP BY account_id, sli_key, sli_time, unique_key HAVING COUNT(unique_key) > 1)`：这是一个子查询，用于获取满足条件的日志记录，并按指定字段进行分组和过滤。\n",
      "   - `WHERE fail = true`：筛选fail字段值为true，确保只统计失败的日志记录。\n",
      "\n",
      "通过以上TLS语句，可以统计在sli_key为'addTask_success_rate'且report_type不等于0的日志记录中，满足特定account_id条件的失败日志数量。\n",
      "\n",
      "Total Time: 14.567s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import httpx\n",
    "import time\n",
    "import json\n",
    "\n",
    "ENDPOINT = \"14.103.150.251:80\"\n",
    "API_KEY = \"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\"\n",
    "\n",
    "headers = {\n",
    "    \"Authorization\": f\"Bearer {API_KEY}\",\n",
    "    \"Content-Type\": \"application/json\",\n",
    "    \"routing-strategy\": \"prefix-cache\",\n",
    "}\n",
    "\n",
    "payload = {\n",
    "    \"model\": \"deepseek-r1-distill-llama-8b\",\n",
    "    \"prompt\": prompt,\n",
    "    \"max_tokens\": 1028,\n",
    "    \"temperature\": 0,\n",
    "    \"stream\": True,\n",
    "}\n",
    "\n",
    "with httpx.Client(timeout=None) as client:\n",
    "    start_time = time.time()\n",
    "    first_token_time = None\n",
    "\n",
    "    with client.stream(\n",
    "        \"POST\",\n",
    "        f\"http://{ENDPOINT}/v1/completions\",\n",
    "        headers=headers,\n",
    "        json=payload,\n",
    "    ) as response:\n",
    "        print(f\"Status code: {response.status_code}\")\n",
    "        print(\"=== Response Headers ===\")\n",
    "        print(f\"Target Pod: {response.headers.get('target-pod')}\")\n",
    "        print(f\"Request ID: {response.headers.get('request-id')}\")\n",
    "        print(\"========================\\n\")\n",
    "\n",
    "        print(\"=== Streamed Content ===\")\n",
    "        for line in response.iter_lines():\n",
    "            if not line.strip():\n",
    "                continue\n",
    "            if line.startswith(\"data: \"):\n",
    "                data = line[len(\"data: \"):]\n",
    "                if data == \"[DONE]\":\n",
    "                    break\n",
    "                parsed = json.loads(data)\n",
    "                text = parsed[\"choices\"][0].get(\"text\", \"\")\n",
    "                if first_token_time is None:\n",
    "                    first_token_time = time.time()\n",
    "                    print(f\"\\nTTFT: {first_token_time - start_time:.3f}s\\n\")\n",
    "                print(text, end=\"\", flush=True)\n",
    "\n",
    "        total_time = time.time() - start_time\n",
    "        print(f\"\\n\\nTotal Time: {total_time:.3f}s\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "de4fdce9-fdc0-437e-8a4b-df82310d9435",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "f5bdca51-61a2-4eaa-b77e-1bd32216a125",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
